영상 편집이나 콘텐츠 제작을 하다 보면 “내 목소리로 AI 더빙을 할 수는 없을까?”라는 고민을 한 번쯤 해보셨을 거예요. 성우를 고용하자니 비용이 부담스럽고, 직접 매번 녹음하자니 틀릴 때마다 다시 해야 하는

내 컴퓨터에 직접 AI 검색 시스템을 구축하다 보면 데이터는 분명히 존재하는데 AI가 답변을 못 하거나, 엉뚱한 문서를 가져오는 상황을 마주하게 됩니다. 특히 한국어 RAG(검색형 AI) 시스템에서 고유명사나 전문 용어가 많은

효과적인 생성형 AI 활용을 위해 AI 모델의 성능을 높이고 최적화하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 단순히 질문을 던지는 수준을 넘어, 목적에 맞게 AI를 최적화하는 기술적 접근이 필요합니다. 크게 구분하면 AI 자체를

로컬 컴퓨터에서 무료로 쓸 수 있는 AI는 크게 로컬 LLM 실행 도구, 로컬 챗 UI, 문서/RAG 도구, 특수 목적 도구로 나눌 수 있습니다. 아래 표에 종류, 용량, 특징, 최소 컴퓨터 사양을 정리했습니다. 로컬 AI 도구 표

로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 구동할때 가장 먼저 마주하는 난관은 바로 ‘내 컴퓨터 사양에 맞지 않는 거대한 모델 용량’과 ‘복잡한 파일 구조’입니다. 허깅페이스(Hugging Face)에서 내려받은 원본 모델은 보통 수십

AMD 그래픽카드와 ROCm를 이용해 리눅스와 윈도우 모두에서 AI를 내 컴퓨터에 구동하는 방법을 정리했습니다. AI를 자신의 로컬 컴퓨터에 설치하려면 무조건 엔비디아 GPU가 필요하다고 알고 계신 분들이 많습니다. 실제로 엔비디아의 AI CUDA(쿠다)

2026년 폭등한 GPU 가격, 20만 원대 중고 그래픽카드로도 로컬 LLM과 이미지 생성 AI를 집에서 돌릴 수 있습니다. MI50, Tesla P40, RTX 3060 — 가성비 AI PC 구축의 모든 것을 알아봅니다.

주피터 노트북이란 무엇인지, 왜 파이썬 데이터 분석에 필수인지, 빠르게 설치하는 방법까지 — .py 파일과 .ipynb의 차이, 셀 실행 개념, matplotlib·pandas 시각화 실전 예제를 정리했습니다. 파이썬 공부를 시작하고 python main.py 명령어만

파이썬 가상환경 설정 방법을 venv, Conda, uv 세 가지 방법을 정리했습니다. 윈도우·맥북 파이썬 설치부터 VSCode 연동, pyproject.toml 협업 설정까지 — 파이썬 의존성 관리 방법입니다. 파이썬으로 개발을 시작하면 곧 이런 문제를

NVIDIA RTX 5090 스펙, 블랙웰 아키텍처 성능, RTX 4090 비교, 로컬 LLM 추론 활용, 8K 게이밍 성능, 파워서플라이 추천, 케이스 호환성까지 — 2026년 현재 소비자용 최강 GPU를 정리했습니다. 2026년 현재,